DeepSeek行业应用案例——网络安全

一 、简介

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,DeepSeek 以其强大的技术实力,如同一股创新的洪流,席卷众多行业,为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了 40 多个来自农制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉,到推动制造业生产故障预警与产品质量提升;从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助,到升级手机语音助手功能;从革新智能家居控制场景,到重塑物流配送路线与订单调度;从提升云服务模型推理效率与一键部署能力,到增强办公软件 AI 助理和视觉内容平台效能;从强化网络安全防护,到助力金融行业实现智能合同质检、信贷审核优化、投资策略生成等;从医疗领域的疾病诊断辅助、多模态数据治理,到教育行业的智能化教学升级与智能教学辅助。这些案例多方位、多角度展示 DeepSeek 在不同行业的落地实践与显著成效,为各行业从业者提供了宝贵的参考与借鉴,引领大家一同探索智能时代的无限可能,见证 DeepSeek 如何成为推动各行业迈向智能未来的核心驱动力。

二 、行业案例
4 信息传输、 软件和信息技术服务业

4.2  网络安全

(1)安全大模型训练与应用 

行业领域:网络安全

挑战描述:网络安全防护面临复杂多变的威胁,传统安全防护手段难以快速准确识别和应对新型威胁,安全防护成本高且效率低。

DeepSeek 应用方式:360 集团将基于 DeepSeek 训练出“DeepSeek 版” 安全大模型,利用 DeepSeek 强大的数据分析和学习能力,结合 360 在网络安全领域积累的海量数据和专业知识, 提升安全防护的智能化水平。

应用成果:能够更快速、准确地识别和应对网络安全威胁, 将安全防护从被动防御转变为主动防御,实现安全的“ 自动驾驶”。

数据来源:http://www.bjchy.gov.cn/dynamic/news/4028805a94d460d90194f87 19d281c03.html

360 推出“DeepSeek 版” 安全大模型

近日,360 数字安全集团宣布其安全大模型正式接入 DeepSeek,将以 DeepSeek 为安全大模型基座,发挥 360 安全大数据优势,通过继续强化学习等技术手段,训练出“DeepSeek 版”安全大模型,让安全真正做到“ 自动驾驶”。

作为国内首家接入 DeepSeek 的数字安全企业,360 提出用 AI 重塑安全,推出首个 AI 实战应用的安全行业大模型--360安全大模型,并以独创“类脑分区”专家协 同(CoE)架构,发掘攻击检测、运营处置、追踪溯源、安全知识管理、代码安全等场景,在政府、金融、央企、运营商、教育、医疗等关键基础设施行业落地使用,多次以分钟级速度帮助企业智能化拦截勒索病毒、捕获 APT 攻击。另外,360 安全大模型也发挥“ 以模制模” 的新思路破解大模型安全难题,不久前审计并发现了近 40个大模型相关安全漏洞。

此次“拥抱”DeepSeek 后,360将发挥自身在安全领域的专业知识和实战经验, 对 DeepSeek 版安全大模型进行深度训练,提升模型对各类安全威胁的识别和应对能力。同时,延续独家提出的“快思考+慢思考”双系统技术理念,进一步推动大模型与多个安全场景的深度融合。

未来,360与 DeepSeek 团队将保持积极交流与配合,紧密围绕客户需求,不断优化 DeepSeek 版 360安全大模型产品的效果和体验,为千行百业的用户提供更加可靠、高效的安全防护服务,引领安全行业进入新的发展阶段,为数字中国建设构筑安全屏障!

2)安全智能体构建与应用 

行业领域:网络安全

挑战描述:在钓鱼邮件识别、数据分类分级、告警研判等关键网络安全业务场景中,人工处理效率低且准确性不足,无法及时有效保障网络安全。

DeepSeek 应用方式:安恒信息将恒脑 ・ 安全垂域大模型集成 DeepSeek-R1 ,构建首个“DeepSeek 版” 安全智能体,运用DeepSeek-R1在推理和分析方面的优势,提升关键业务场景的处理能力。

应用成果:在钓鱼邮件识别、数据分类分级、告警研判等关键业务场景表现出色,有效提高了处理效率和准确性。

数据来源https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/1747383115/6826f34b02001uy 6w

安恒信息发布首个“ DeepSeek 版”安全智能体

据安恒信息官微,近日,安恒信息旗下恒脑·安全垂域大模型正式集成 DeepSeek ,完成基于 DeepSeek R1 的安全大模型的训练,推出首个“ DeepSeek”版安全智能体。

随着数字化转型的加速,各类网络威胁层出不穷 ,尤其是钓鱼邮件、 勒索病毒、数据泄露等问题成为了企业和个人面临的重大挑战。

为此,安恒信息通过将 DeepSeek 技术应用于安全智能体,力求从复杂的网络环境中辨识和防范潜在威胁。据行业专家分析,这一举措不仅提升了网络安全防护的智能化水平,也为相关企业提供了更强有力的安全保障。

DeepSeek 作为一种新型的深度学习技术,致力于在大数据环境中快速、准确地进行信息识别和处理。与传统的安全防护系统相比,DeepSeek 能够通过自我学习不断提升识别效率,及时应对各种复杂的网络攻击。

安恒信息通过此技术,开发出了专门针对钓鱼邮件、数据分类分级及告警研判的功能,使得安全智能体的表现更加出色。

具体来说,此次推出的 DeepSeek 版安全智能体在以下几个关键领域取得了显著成果:

钓鱼邮件识别:根据大量邮件数据进行训练,智能体能够以更高的准确率识别出潜在的钓鱼邮件,防止用户在不知情的情况下被欺诈。

数据分类与分级:智能体能够自动分析和分类数据,根据数据的敏感程度进行分级处理,从而为企业提供更为细致和安全的数据管理方案。

告警研判:安全智能体具备了高效的告警机制,能够对潜在威胁迅速进行研判,为安全运维人员提供实时的警报,帮助迅速采取应对措施。

### DeepSeek 行业应用案例和场景 #### 农业 DeepSeek助力农业实现了病虫害精准预测与智能灌溉。通过分析大量历史数据,该技术能够提前预知可能出现的病虫害情况并提供相应的防治建议[^3]。 ```python def predict_pests(data): model = load_model('pest_prediction') prediction = model.predict(data) return generate_recommendations(prediction) data = collect_agricultural_data() recommendation = predict_pests(data) print(recommendation) ``` #### 制造业 对于制造业而言,DeepSeek用于生产故障预警与产品质量提升。通过对生产线上的设备运行状态实时监测,及时发现潜在问题,并采取预防措施以减少停机时间;同时利用图像识别等手段检测产品表面缺陷,提高出厂产品的合格率。 ```python import cv2 def detect_defect(image_path): image = cv2.imread(image_path, 0) result = analyze_image_for_defects(image) return format_results(result) image_path = 'product_surface.jpg' detection_result = detect_defect(image_path) print(detection_result) ``` #### 汽车行业 在汽车行业方面,DeepSeek促进了汽车智能交互体验的发展以及智能驾驶辅助系统的完善。例如,在车内环境中引入自然语言处理技术使得驾驶员可以通过语音指令轻松操作车辆各项功能;而在自动驾驶领域,则借助计算机视觉算法来感知周围环境变化从而做出安全决策。 ```python from deepseek_nlp import process_command command = input("Enter your command:") response = process_command(command) execute_vehicle_action(response['action']) ``` #### 手机行业 针对手机行业DeepSeek增强了语音助手的功能。这包括但不限于更准确的理解用户的意图、更好地适应不同的口音和地区方言差异等方面的工作改进,使用户获得更加个性化的服务体验。 ```python class VoiceAssistant: def __init__(self): self.model = initialize_voice_assistant() def understand_intent(self, audio_input): intent = self.model.recognize(audio_input) return handle_user_request(intent) assistant = VoiceAssistant() audio_input = record_user_speech() intent_handling = assistant.understand_intent(audio_input) perform_task_based_on_intent(intent_handling) ``` #### 物流 物流行业中,DeepSeek被用来重新设计配送路线规划方法论及订单调度机制。基于大数据分析的结果可以动态调整运输路径,避开交通拥堵路段,降低运营成本的同时也提升了货物送达的速度和服务质量。 ```python def optimize_route(start_point, end_points_list): optimized_routes = calculate_best_paths(start_point, end_points_list) assign_trucks_to_routes(optimized_routes) update_delivery_schedule(optimized_routes) start_location = get_current_position() destinations = fetch_pending_orders_locations() optimize_route(start_location, destinations) ``` #### 办公软件 办公软件中集成有DeepSeek技术支持下的AI助理模块,它可以帮助员工快速查找文档资料、自动整理会议记录摘要等功能,极大地方便了日常工作流程管理。 ```python def summarize_meeting_notes(notes_text): summary_tool = create_summary_engine() brief = summary_tool.generate_briefing(notes_text) save_summarized_content(brief) meeting_transcript = transcribe_audio_file('meeting_recording.wav') summarization_output = summarize_meeting_notes(meeting_transcript) display(summarization_output) ``` #### 网络安全 在网络空间里,DeepSeek加强了网络攻击防御体系构建工作。具体来说就是运用机器学习模型去识别异常流量模式,一旦检测到可疑活动就会立即触发警报通知管理员进行进一步调查处理。 ```python def monitor_network_traffic(packets_stream): anomaly_detector = train_anomaly_detection_model() alerts = [] while True: packet_batch = packets_stream.get_next_batch() anomalies_found = anomaly_detector.detect(packet_batch) if anomalies_found.any(): alert_info = prepare_alert_message(anomalies_found) send_alert(alert_info) monitor_network_traffic(network_packet_source()) ``` #### 金融服务 金融服务业采用DeepSeek来进行智能合同质检、信贷审核优化以及投资策略生成等活动。比如当银行评估贷款申请时,会综合考虑借款人的信用评分和其他相关信息作为判断依据之一;而对于资产管理公司来讲,则可以根据市场趋势制定合理的资产配置方案。 ```python def evaluate_loan_application(applicant_profile): scoring_system = build_credit_scoring_model() score = scoring_system.evaluate(applicant_profile) decision = determine_approval_status(score) notify_applicant(decision) applicant_details = gather_customer_information() evaluation_outcome = evaluate_loan_application(applicant_details) inform_customer(evaluation_outcome) ``` #### 医疗健康 最后,在医疗保健领域内,DeepSeek同样发挥着重要作用——协助医生完成疾病诊断任务、管理和治理多源异构型患者数据资源等等。凭借先进的影像学解析技术和语义理解能力,这项科技成果正逐步改变传统医疗服务方式并向智慧医院转型迈进一大步。 ```python def diagnose_patient(symptoms_report): diagnostic_engine = setup_diagnosis_algorithm() probable_conditions = diagnostic_engine.analyze(symptoms_report) suggest_treatment_plan(probable_conditions) patient_symptoms = compile_medical_history_and_examination_findings() diagnostic_conclusion = diagnose_patient(patient_symptoms) communicate_with_doctor(diagnostic_conclusion) ```
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